پی سی اے بمقابلہ آئی سی اے (فرق جانیں) - تمام اختلافات
فہرست کا خانہ
ریاضی ایک خوبصورت اور دلچسپ سائنس ہے، لیکن اس کی خوبصورتی کو سمجھنے کے لیے آپ کو قدم بہ قدم جانا ہوگا۔ آپ ایک ساتھ تمام راستے نہیں جا سکتے۔ اس مرحلہ وار منتقلی کو آسان بنانے کے لیے، آپ کئی فارمولے اور طریقے استعمال کر سکتے ہیں۔
PCA اور ICA دو ایسے طریقے ہیں جو ڈیٹا سیٹ کو مخصوص بنیادوں پر تقسیم کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ دونوں تکنیکیں نئے حاصل کرنے کے لیے ایک لکیری طریقے سے ذرائع کو یکجا کرتی ہیں۔ وہ دونوں کافی مماثل ہیں لیکن ایک دوسرے سے بہت مختلف ہیں۔
بھی دیکھو: میں اس سے محبت کر رہا ہوں VS میں اسے پسند کرتا ہوں: کیا وہ ایک جیسے ہیں؟ - تمام اختلافاتدونوں تکنیکوں کے درمیان سب سے زیادہ عملی فرق یہ ہے کہ PCA آپ کے ڈیٹا کی کم درجے کی نمائندگی تلاش کرنے کے لیے مفید ہے۔ دوسری طرف، ICA آپ کے ڈیٹا کے آزاد ذیلی عناصر کو تلاش کرنے کے لیے ہے۔
عام آدمی کی شرائط میں، PCA ڈیٹا کو کمپریس کرتا ہے، اور ICA اسے الگ کرتا ہے۔
اگر آپ ان تکنیکوں کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں، تو آخر تک پڑھیں۔
بھی دیکھو: ناروٹو میں بلیک زیٹسو بمقابلہ وائٹ زیٹسو (مقابلہ) - تمام اختلافاتPCA اور ICA تکنیک مختلف جانچ کے عمل میں استعمال ہوتی ہیں۔
PCA کیا ہے؟
PCA یا پرنسپل اجزاء کا تجزیہ ایک کمی کا طریقہ ہے جو بڑے ڈیٹا سیٹس کے طول و عرض کو چھوٹے سیٹوں میں تبدیل کرکے اور تمام ضروری معلومات کو برقرار رکھنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
جب آپ ڈیٹا سیٹ کا سائز کم کرتے ہیں، تو آپ درستگی کی قربانی دیتے ہیں، لیکن جہت میں کمی کا مطلب سادگی کے لیے درستگی کو قربان کرنا ہے۔
آپ چھوٹے ڈیٹا سیٹ کو آسانی سے دریافت اور تصور کر سکتے ہیں، اور مشین لرننگ الگورتھم ڈیٹا کا زیادہ قابل رسائی اور تیز تجزیہ کر سکتے ہیں کیونکہکم متغیرات ہیں۔
خلاصہ کرنے کے لیے، PCA کا مقصد ڈیٹا سیٹ میں متغیرات کی تعداد کو کم کرنا ہے اور زیادہ سے زیادہ معلومات کو محفوظ رکھنا ہے۔
ICA کیا ہے؟
آزاد اجزاء کا تجزیہ (ICA) ایک شماریاتی تکنیک ہے جو بے ترتیب متغیرات، پیمائشوں اور سگنلز کے سیٹوں کے پیچھے چھپے عوامل کو بے نقاب کرتی ہے۔
آزاد اجزاء کا تجزیہ (ICA) ایک مخلوط سگنل لیتا ہے اور اسے آزاد ذرائع میں الگ کرتا ہے۔ آپ اسے کاک ٹیل پارٹی کا مسئلہ یا نابینا ذریعہ علیحدگی کا مسئلہ بھی کہہ سکتے ہیں۔
جب آپ کاک ٹیل پارٹی میں ہوتے ہیں، ہر کوئی مختلف چیزوں کے بارے میں بات کر رہا ہوتا ہے، لیکن آپ کا دماغ اور کان پھر بھی ایک ہی آواز کو تلاش کرنے اور اس کی شناخت کرنے کا انتظام کرتے ہیں جسے آپ سننا چاہتے ہیں۔
اسی طرح، ICA ہر سگنل کو سگنلز کے مرکب سے ایک آزاد پیغام میں الگ کرنے کا کام کرتا ہے۔
ICA اور PCA کے درمیان فرق
پی سی اے اور کے درمیان فرق کی ایک فہرست یہ ہے۔ آپ کے لیے ICA۔
- ICA آپ کے ڈیٹا کے آزاد ذیلی عناصر کو تلاش کرنے کے لیے اچھا ہے، جبکہ PCA آپ کو کم درجے کی نمائندگی فراہم کرتا ہے۔
- PCA ڈیٹا کو کمپریس کرتا ہے، جبکہ ICA اسے الگ کرتا ہے۔
- PCA میں، اجزاء آرتھوگونل ہوتے ہیں۔ ICA میں، وہ نہیں ہوسکتے ہیں۔ ICA میں، آپ آزادانہ طور پر رکھے گئے اجزاء کی تلاش کر رہے ہیں۔
- جبکہ PCA ان پٹ سگنل اور پرنسپل اجزاء کے فرق کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، ICA پائے جانے والے اجزاء کے درمیان باہمی معلومات کو کم کرتا ہے۔ <9
- PCAسب سے اہم سے کم از کم اہم تک خصوصیات کی درجہ بندی کرتا ہے۔ تاہم، ICA میں، اجزاء بنیادی طور پر غیر ترتیب شدہ اور مساوی ہوتے ہیں۔
- PCA زیادہ فٹنگ کو روکنے کے لیے طول و عرض کو کم کرتا ہے، جبکہ ICA مخلوط سگنل لیتا ہے اور اسے اپنے آزاد ذرائع کے سگنلز میں بدل دیتا ہے۔
- PCA متغیرات کو زیادہ سے زیادہ کرنے پر مرکوز ہے، جبکہ ICA تغیرات پر مرکوز نہیں ہے ۔
یہاں PCA اور ICA کے بارے میں ایک جامع ویڈیو ہے۔
PCA VS ICA
آپ ICA کب استعمال کر سکتے ہیں؟
ICA بہت سے متغیرات کے ایک وسیع ڈیٹا سیٹ کو خود منظم اجزاء کی چھوٹی تعداد میں کم کرنے کا ایک طریقہ ہے۔
ایک ڈیٹا سیٹ بہت سے متغیرات پر مشتمل ہوتا ہے، لہذا آزاد اجزاء کا تجزیہ (ICA) ان کو چھوٹے جہتوں میں کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ اسے خود سے منظم فنکشنل نیٹ ورک سمجھا جا سکے۔ آپ غیر طبعی سگنلز کا تجزیہ کرنے کے لیے ICA استعمال کر سکتے ہیں۔
اس کی چند ایپلی کیشنز میں شامل ہیں؛
- اسٹاک مارکیٹ کی قیمتوں کی پیش گوئی کریں
- نیورونز کی آپٹیکل امیجنگ
- چہرے کی شناخت
- فلکیات اور کاسمولوجی
- موبائل فون کمیونیکیشنز
آپ پی سی اے کب استعمال کرسکتے ہیں؟
PCA ایک طول و عرض میں کمی کی تکنیک ہے جو امیج کمپریشن، چہرے کی شناخت، اور کمپیوٹر ویژن ڈومینز میں استعمال ہوتی ہے۔
یہ کسی بھی جہت کو کم کرنے کے لیے استعمال ہونے والے سب سے اہم الگورتھم میں سے ایک ہے۔ ڈیٹا اس کی ضروری خبروں کو کھونے کے بغیر۔ آپ اسے نیورو سائنسز سے لے کر مختلف شعبوں میں استعمال کر سکتے ہیں۔مقداری فنانس
اس کی کچھ ایپلی کیشنز میں شامل ہیں؛
- چہرے کی شناخت
- تصویری کمپریشن
- اسپائک نے ہم آہنگی کے تجزیے کو متحرک کیا (نیوروسائنس)
- بائیو انفارمیٹکس
- ڈیٹا مائننگ
پی سی اے اور آئی سی اے تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے نیورو تجزیہ۔
کیا آئی سی اے کے اجزاء آرتھوگونل ہیں؟
ICA اجزاء غیر آرتھوگونل ہیں؛ ڈیکوریلٹنگ ٹرانسفارمز جن کے حل میں اعلیٰ ترتیب کے اعدادوشمار ہوتے ہیں۔
کیا PCA اجزاء آزاد ہیں؟
PCA کے تمام اجزاء شماریاتی طور پر آزاد ہیں۔
PCA اجزاء کے درمیان کوئی اوورلیپنگ معلومات نہیں ہیں۔ اس کے اجزاء باہمی طور پر آرتھوگونل ہیں اور ان میں دوسرے درجے کے اعدادوشمار شامل ہیں۔
کیا پی سی اے لکیری ہے یا غیر لکیری؟
PCA ایک آرتھوگونل لکیری تبدیلی ہے۔
یہ ڈیٹا کو ایک نئے کوآرڈینیٹ سسٹم میں تبدیل کرتا ہے تاکہ سب سے اہم تغیر پہلے کوآرڈینیٹ پر ہوتا ہے، دوسرا سب سے بڑا تغیر۔ دوسرے کوآرڈینیٹ پر، اور اسی طرح۔
غیر لکیری ICA کیا ہے؟
2 ، جیسے ٹائم انڈیکس، ٹائم سیریز کی تاریخ، یا جو کچھ بھی دستیاب ہے۔
آپ درست بڑھا ہوا ڈیٹا اور ڈیٹا کے درمیان امتیاز کرکے نان لائنر ICA سیکھ سکتے ہیںبے ترتیب معاون متغیر۔ لاجسٹک ریگریشن کے ذریعے، فریم ورک کو الگورتھم سے لاگو کیا جا سکتا ہے۔
ICA غیر گاوسی کیوں ہے؟
آئی سی اے کا ایک اہم عنصر یہ ہے کہ پوشیدہ عوامل کو غیر گاوسی تصور کیا جاتا ہے۔
ICA دو گاوسی عوامل کو الگ نہیں کرے گا کیونکہ یہ معمول سے انحراف پر مبنی ہے۔ . دو Gaussian متغیرات کو دیکھتے ہوئے، سرکلر مشترکہ امکان کا کوئی واحد حل نہیں ہے۔
کون سا بہتر ہے؛ آئی سی اے یا پی سی اے؟
0> - آپ کے ڈیٹا کے عناصر۔ عام آدمی کی شرائط میں، PCA ڈیٹا کو کمپریس کرتا ہے، اور ICA اسے الگ کرتا ہے۔ لہذا دونوں مفید ہیں۔حتمی خیالات
ICA اور PCA وہ تکنیک ہیں جو ازگر کے مسائل کو حل کرنے میں استعمال ہوتی ہیں – دونوں ایک جیسے اصولوں پر کام کرتے ہیں لیکن مختلف افعال انجام دیتے ہیں۔
ICA آپ کے ڈیٹا کے آزاد ذیلی عناصر کو تلاش کرنے میں مدد کرتا ہے اور انہیں الگ کرتا ہے۔ مزید برآں، ICA ملنے والے اجزاء کے درمیان باہمی معلومات کو کم کرتا ہے اور آپ کو آزادانہ طور پر رکھے گئے اجزاء فراہم کرتا ہے۔
تاہم، PCA ڈیٹا کو کمپریس کرتا ہے اور آپ کو آرتھوگونل اجزاء کے ساتھ کم درجے کی نمائندگی فراہم کرتا ہے، جو ان پٹ سگنل کے فرق کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے۔ پرنسپل اجزاء کے ساتھ۔
متعلقہ مضامین
اس مضمون کا ویب اسٹوری ورژن یہاں پایا جا سکتا ہے۔
